简要描述了搜索引擎概念，并简要介绍了其工作原理和性能指标。于现有搜索引擎的工作机制，将文本分类和特征提取技术应用于搜索引擎系统，以提高恢复质量。键词：搜索引擎;文本分类;搜索信息简介面对万维网的信息资源，迫切需要快速找到有用的信息。的搜索引擎技术可以轻松搜索信息并提供一些策略。集和发现互联网上的信息，检索和处理它，并为用户提供搜索服务[1]。于研究结果远远不能令人满意，本文提出将文本分类[2]和特征提取[3]技术应用于现有的搜索引擎。过文本分类器快速自动地对搜索进行排序，并通过对树进行排序来显示搜索结果。方法有效地改善了恢复结果的组织，大大减少了用户必须遍历的恢复结果的数量，并且允许用户快速找到与查询有关的有用信息。索引擎概述搜索引擎概念广泛的搜索引擎是指提供信息检索服务的所有工具或系统。
义搜索引擎是指一种信息服务系统，它使用基于Web的自动搜索技术软件来收集，组织和提供网络资源搜索服务[4]。通常由三部分组成：信息收集，信息排序和用户请求。
索引擎的工作原理和性能指标搜索引擎至少有三个值得关注的因素：数据库，用户搜索，搜索结果排序。
作原理如下：首先，高性能Spider程序用于在Internet上的网页上发现和收集有用信息，然后使用分析索引系统对收集到的信息进行排序和收集，建立索引数据库，最后，当用户输入关键字时，搜索系统搜索索引数据库中与关键字对应的所有关联网页，组织链接的地址和页面内容的摘要并将内容返回给用户。于其高相关性，出现与用户搜索条件相关的最相关结果。搜索结果的顶部。多因素影响搜索引擎系统的性能[5]，其中最重要的是信息检索模型，包括文档和查询的表示，评估文档的匹配策略和用户查询的相关性，以及对结果进行排序的方法。
估搜索引擎系统的优缺点的指标是全速率，准确性，速度和响应时间。
于文本分类和特征提取的搜索引擎系统系统模型设计搜索引擎位于信息检索系统的底部。将来自Web的信息作为处理对象，并允许用户通过可视界面登录收集器。于现有的搜索引擎技术在召回率或准确率方面不令人满意，因此本文提出了一种基于文本自动分类的搜索引擎系统。系统分为六个基本部分：机器人，查询分析器，索引器，检索器，文本分类器和用户界面。模型如图1所示。器人：它可以称为“自动跟踪索引软件”，它检索网络上的文件并自动遵循文件的超文本结构并浏览所有引用的文件，添加新文件信息随时向搜索引擎提供查询;查询分析主要目的是扫描本地文档集中的文档以进行索引;索引器：它将文档表示为检索索引数据库并将其存储在索引数据库中的便捷方式;恢复：从索引数据库搜索用户询问有关申请文件，并提交给了文本分类自动分类提交恢复文件，关键技术主要包括：文本表示[6]，特征元素的提取，分类算法的选择等。户界面：为用户提供可视查询条目和输出输出界面。上述基于文本的自动分类搜索引擎的设计中，机器人软件编程，分析器，索引器和提取器的特征和设计都是基于该机制的。索引擎的当前工作。前，已经开发出面内文本分类技术，其成熟度更高，正确的分类率大于90％。要加强对分类器分类和并行文本处理的研究，这是限制其应用于搜索引擎的瓶颈。统设计思想和关键技术文本的分类是查找信息的关键。前，目录中的搜索引擎排名是手动完成的，因此实时性能差，更新速度慢，回调率低，成本高，结果差。
终搜索是URL，这是不实用的浏览。索全文搜索引擎的结果是线性文档列表。然相关性已排序，但用户必须始终逐个浏览才能找到所需信息。
于上述两种搜索引擎的不足，本文提出将近似集的自动分类应用于搜索引擎。系统中文本分类器的设计是最困难的问题之一。其应用于搜索引擎需要解决两个主要问题：文本分类器必须相当快速地对恢复的文本进行排序，否则请耐心等待搜索结果显示，即提高速度搜索引擎响应，则分类的准确性高，方便用户准确搜索确定目录中的所需文本，即提高准确性。统中使用的关键技术主要是自动文本分类和特征提取。本的自动分类通常分为训练和分类两个阶段（见图2）。本自动分类研究中的关键问题是如何构建分类函数。本文本的提取也是设计的关键要素。分类阶段，在预处理之后，文本特征向量的维度仍然非常高。此，必须在分类之前选择特征子集。般而言，文本[4]中元素的提取在于构建评估函数，该函数独立地评估特征集合中的每个实体，然后根据其兴趣点的大小对所有实体进行排序。估并选择预定数量的最佳。
能作为一组文本功能。之，自动文本分类和特征提取技术在搜索引擎中的应用将为信息检索技术提供一些启发和便利的研究。结与展望本文在总结现有搜索引擎技术及其工作原理的基础上，提出了一种基于文本分类和特征提取的搜索引擎系统。
索。系统可以快速自动地对搜索结果进行分类，在一定程度上提高了信息检索的效率和质量，便于用户搜索信息。果能够实现对搜索结果的快速在线分类，这将为当前的信息检索技术带来新的突破，方便用户快速检索所需的结果。是本文件的下一个研究目标。考文献[1]搜索引擎和研究专栏 - 搜索引擎发展史，http：//www.china-seo.org/se-jj/history.htm [2]王汉平，张继军，等等分类方法研究[J]，信息技术，2003年第8期[3]魏天斌。于近似构造理论的文本分类规则提取[J]，中国海洋大学学报，2003，（6）：943~949 [4]搜索引擎快车 - 搜索引擎的历史[ EB / OL] .http：//www.se-express.com/about/about.htm [5]马伟，李恒。索引擎绩效评估[EB / OL]新世纪图书馆2003年第6期[6]方兰，王明文自动文本分类技术及其应用[J]，计算机与现代化2004.7 107，
宁波网站优化 25~29作者：刘苗苗（1982-），女（汉），大庆石油学院教师。永生（1979-），男（汉），大庆石油学院教授。
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